reduce(bool)- 返回值是否为标量,默认为True ignore_index(int)- 忽略某一类别,不计算其loss,其loss会为0,并且,在采用size_average时,不会计算那一类的loss,除的时候的分母也不会统计那一类的样本。 实例:/Code/3_optimizer/3_1_lossFunction/3_...
Pytorch："nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index“未实现为”“RuntimeError”“：PytorchPyTor...
ignore_index:忽略某个类别 reduction:计算模式,可为 none /sum /mean: ①. none:逐个元素计算 ②. sum:所有元素求和,返回标量 ③. mean:加权平均,返回标量 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduct...
pytorch之tensor按索引赋值,三种方法[https://blog.csdn.net/qq_41368074/article/details/106986753] 注意,上面的这个:index是一个tensor负责x,一个tensor负责y。下面的是(0,3) (1,3) (2,2) a = torch.zeros([5,5]) index = (torch.LongTensor([0,1,2]),torch.LongTensor([3,3,2]))#index = ...
nn.NLLLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='mean') 功能:实现负对数似然函数中的符号功能 主要参数: weight:各类别的 loss 权值设置 ignore_index:忽略某个类别 reduction:计算模式,,可以为 none(逐个元素计算),sum(所有元素求和,返回标量),mean(加权平均,返回标...
reduce_op.SUM, group=group) print('Rank ', rank, ' has data ', tensor[0]) 这段代码首先将进程 0 和 1 组成进程组,然后将各自进程中 tensor(1) 相加。由于我们需要组中所有张量的总和,因此我们将 dist.reduce_op.SUM 用作化简运算符。 一般来说,任何可交换的数学运算都可以用作运算符。 PyTorch ...
reduce=None, reduction='mean') 功能:nn.LogSoftmax()与nn.NLLLoss()结合,进行交叉熵计算 主要参数: weight:各个类别的Loss设置权值 ignore_index:忽略某个类别 reduction:计算模式可为none/sum/mean none-逐个元素计算sum-所有元素求和,返回标量 mean-加权平均,返回标量 ...
torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='mean') #功能:计算交叉熵函数 #主要参数: weight:每个类别的loss设置权值。 #size_average:数据为bool,为True时,返回的loss为平均值;为False时,返回的各样本的loss之和。
print('\nreduce=False, 输出同维度的loss:\n{}\n'.format(o_0)) print('size_average=True,\t求平均:\t{}'.format(o_1)) print('size_average=False,\t求和:\t{}'.format(o_2)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. ...
argmax函数:torch.argmax(input, dim=None, keepdim=False)返回指定维度最大值的序号,dim给定的定义是:the demention to reduce.也就是把dim这个维度的,变成这个维度的最大值的index。例如: sigmoid函数:torch.sigmoid(input, out=None) tanh函数:torch.tanh(input, out=None) ...